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Enregistrement W2331535913 · doi:10.1152/jn.00664.2010

The Bidirectionality of Motor Learning in the Vestibulo-ocular Reflex Is a Function of Cerebellar mGluR1 Receptors

2010· article· en· W2331535913 sur OpenAlexaff
Heather K. Titley, Raquel Heskin-Sweezie, Dianne M. Broussard

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceLong-term potentiationMetabotropic glutamate receptor 1Motor learningMetabotropic glutamate receptorLong-term depressionPsychologyCerebellumVestibulo–ocular reflexMetabotropic receptorSynaptic plasticityReflexAgonistChemistryReceptorGlutamate receptorAMPA receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bidirectional changes in synaptic transmission have the potential to optimize the control of movement. However, it can be difficult to establish a causal relationship between the bidirectionality of synaptic plasticity and bidirectional changes in the speed of actual movements. We asked whether metabotropic glutamate receptor 1 (mGluR1) receptors, which participate in cerebellar long-term depression (LTD), are necessary for bidirectional motor learning in the vestibulo-ocular reflex (VOR). Cerebellar LTD and long-term potentiation (LTP) are thought to cause increases and decreases, respectively, in the gain of the VOR; the direction of learning depends on the behavioral protocol. We injected either the mGluR1 agonist (S)-DHPG or the antagonist YM 298198 bilaterally into the flocculus of alert cats, and then induced motor learning. In the presence of YM 298198, the VOR gain decreased in gain-up, as well as in gain-down protocols. (S)-DHPG augmented gain-up learning. Gain-down learning was not significantly affected by either drug. These results supported the hypothesis that gain-up learning relies on cerebellar LTD, but gain-down learning relies on a different mechanism. In the absence of mGluR1 activity, cerebellar LTD may be replaced with LTP, permitting learning in only one direction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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